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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
손동국 (서울과학기술대학교) 정완진 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제43권 제1호(통권 제400호)
발행연도
2019.1
수록면
41 - 50 (10page)
DOI
10.3795/KSME-A.2019.43.1.041

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자동차의 외관상의 문제를 야기하는 미세면굴곡의 양의 예측은 곡률의 최대변화량으로 정량화할 수 있다. 재료물성치에 따른 미세면굴곡 양은 그 비선형성으로 인해 예측이 어렵다. 본 연구에서는 인공신경망 기법을 이용한 감독 학습을 통해 미세면굴곡의 예측 모델을 연구하였다. 유한요소 해석을 이용하여 미세면굴곡을 정량화 하였으며, 재료물성치 값에 변화를 주어 데이터 군을 생성하였다. 최적화된 인공 신경망을 구성하기 위해 다양한 기술과 도구의 효과가 연구되었다. 기존의 통계적 회귀분석 방법과 비교하여 인공신경망을 사용한 예측의 정확도를 비교한 결과 인공신경망을 이용하였을 때 평균 오차가 현저히 낮음을 확인했다.

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 미세면굴곡의 정량화
3. 인공신경망 이론
4. 유한요소 해석
5. 미세면굴곡량 예측 인공신경망 모델
6. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (22)

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